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Cinco dicas para aliar o big data ao bom atendimento

Por: Afonso Bazolli
Em: Estratégia e Modelagem
Fonte: Consumidor Moderno

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A Algar Tech lista cinco dicas para aumentar vendas, satisfação e fidelidade de clientes com obig data.

O uso de dados é um dos pontos mais discutidos por empresas de todos os setores. Mas para tirar o discurso da teoria, alguns macetes ajudam a aplicar o uso da informação.

1. Conquiste novos clientes por meio das redes sociais (web analytics)

As redes sociais e os blogs são excelentes “repositórios” de informações sobre os consumidores. Por meio da técnica de web analytics – extração de dados desestruturados da internet (blogs, sites, redes sociais) – é possível obter uma série de insights sobre comportamentos dos clientes. O processo de análise da grande quantidade de dados provenientes destas fontes pode trazer valiosas informações para tomada de decisão nos negócios. Dentre elas estão, por exemplo, preferências dos consumidores, menções de marca, intenção e ação de compra, rates, pricing, menção de custo, sensibilidade a preço, lugares frequentados pelos consumidores, entre outras.

2. Conheça os clientes que se manifestaram pelas redes sociais

As redes sociais são “habitadas” por dois tipos de clientes: os chamados promotores da marca/produto e os detratores. Os primeiros tendem a indicar ou promover a marca para seus amigos e familiares, apontando as qualidades e influenciando positivamente. Já os detratores tendem a divulgar negativamente as marcas ou produtos, expondo fatos, falhas e alegam desinteresse. E se fosse possível identifica-los rapidamente e agir de acordo com cada perfil de cliente?

Com aplicações analíticas é possível consolidar dados aplicados a processos de tratamento de dados e regras de negócio customizadas. A empresa pode dar suporte e se comunicar de forma proativa com promotores para aumentar vendas, ter uma ótica fim a fim com o objetivo de converter vendas com ações de retenção voltadas aos detratores, através de peças customizadas, e entender a experiência do cliente, qual foi a situação que motivou a atitude negativa com relação à marca. Isto resulta em uma visão única, atendimento personificado e um ótimo relacionamento com o cliente.

3.Conheça analiticamente cada cliente da sua base de forma impactante e assertiva

Cada cliente tem seu histórico com produtos e serviços, que corresponde a dados em sistemas, planilhas, e-mails, redes sociais, sites, blogs e etc. É importante que as empresas conheçam analiticamente toda a sua base de clientes, pois, em um momento de contato com o cliente saberão com quem está falando e como pretendem agir perante a uma ação dele.

Com as tecnologias de ETL (extracttransformload) informações são extraídas de diversos sistemas e é criada uma base de dados da experiência do cliente, com o objetivo de criar algoritmos de big data para, por exemplo, determinar a melhor oferta para o melhor cliente, predição de comportamentos, otimização de operação, crossselling, upselling, creditscoring, detecção de fraudes, entre outras aplicações.

4. Adicione dados secundários para conhecer pontos a serem explorados 

Ao utilizar big data é possível analisar e obter insights combinados com dados transacionais a fim de auxiliar o crescimento da organização. As informações podem estar nos sistemas automatizados de pontos de venda, pesquisas de satisfação, dados adquiridos pela empresa, bancos de dados de outras companhias, dados de censos econômicos e populacionais, painéis de institutos de pesquisa, entre outros.

5. Influencie o mercado proativamente, prevendo ações de clientes e prospects

A análise de grandes volumes de dados também traz vantagens às empresas no sentido de possibilitar a segmentação de mercado e a clusterização estratégica de segmentos, público alvo, identificação de prospects, customização de mensagens, identificação de variáveis, otimização de preços, análise customizada de sensibilidade, pacote de produtos, crossselling, upselling, diferenciação de serviço, estimar rentabilidade por cliente, prever lifetimevalue do cliente (quando cliente vai sair da base), entre outras ações.

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